文章来源:南方都市报·AI前哨战
智慧社区、智慧城市等口号已经喊了多年,到底什么样的社区、城市才能算得上“智慧”?是否用上了人脸识别技术就称得上“智慧”?
2019年,北京市朝阳区双井街道接连成为了北京精细化治理示范街区和联合国可持续发展试点社区。双井街道办事处和北京科技有限公司也展开了合作,开展了基于新城市科学的一项城市治理模式探索。据的公众号文章,他们有节制的使用数据和技术,使用传感器来探测双井街道空间的环境,尽可能地不侵犯居民的隐私。
为此,南都记者采访了北京科技有限公司创始人、北京社区研究中心主任茅明睿。
智能盲杖调研:约八成问题是无障碍建设规范中无提及的问题
南都:我们注意到,此次双井街道城市治理实验室主要做了双井无障碍设施环境建设、环境移动监测体系建设、基层防疫智能化工作、未诉先办支撑体系等,其中双井的无障碍设施环境调查是让视障人士使用“智能盲杖”进行调研,你们是怎么构思出“智能盲杖”?
茅明睿:我们一直在关注各种感知世界的方式。在没有任何智能装备的时候,我们就在研究如何感知和测量我们周边的世界。比如,通过狗屎的分布去看街道的活力,通过观察花坛中的脚印来判断是否应该在此修建一条小道。
我认为,人们的使用痕迹奠定了城市空间。普通的无障碍建设调查难以代表真正的无障碍使用者的需求,也无法反映真实步行环境中的问题。因此,我们就想能否通过感知视障人士的行为,来了解街道空间的真实问题。智能盲杖就是为此而生,它的原理是利用雷达波探测周边的障碍物,并发出“滴滴”的声音来提示视障人士周围障碍物的位置和距离,就跟汽车的倒车雷达一样。
智能盲杖调研。受访者供图
南都:志愿者们是怎么使用“智能盲杖”进行调研的?
茅明睿:我们一共做了两次实验,找了一些视障人士和视觉正常的志愿者。我们先在所有双井街道中抽样选取了涵盖双井街道各种道路空间类型和特征的八条道路,包括城市快速路、主干道、次干道、社区内部道路,等等。然后,志愿者分成两人为一组,一人负责拍摄和保护,一人负责测试盲道,并利用智能盲杖采集数据。其中,视觉正常的志愿者会蒙上眼睛,进行调研。
我们会根据盲杖的雷达反射波和步行速度等数据,在后台系统中构建出两套热力图。一是反映雷达波的反射频率,了解道路中障碍物的多寡;二是通过GPS定位数据,分析志愿者的行走速度。最后,通过交叉分析上述两类数据,我们发现有两类原因导致志愿者行走速度缓慢,有的情况是路段环境较为复杂,有一些市政设施、共享单车、机动车等障碍物。有的则是虽然没有太多障碍物,但盲道出现突然中断、反复转折的情况,等等。
基于雷达反射波和GPS数据的双井街道步行环境复杂度评估。受访者供图
南都:通过此次调查,你们发现了双井街道无障碍建设的什么问题?
茅明睿:我们归纳了三类问题。一是城市管理问题,占到了所有问题的40%左右,其中主要还是共享单车、外卖电动车等车辆停放问题;二是无障碍建设不合规,包括部分盲道破损、建设不规范,占比约20%。
第三个是,无障碍建设规范中无相关规定且对视障人士造成影响的问题,比如在中国,红绿灯基本上是没有任何声音提示的,地表上也没有任何设施能告诉视障人士是否能往前走。另外,有的建筑物虽然是按照规范建设的,比如花坛和盲道间的距离是合规的,但问题是,有的树木树冠是伸出花坛的,那么视障人士按照盲道行走的时候,是会不停撞到树枝的。
我们发现,如果按照残联和北京市无障碍建设规范的标准去评估这些道路,我们只会发现约20%的问题,还有接近80%的问题是中国的无障碍建设规范中没有写到的。这也是为什么一定要用人的行为方式去感知我们的城市,才能感知到真正的视障人士的需求。
南都:在无障碍情况调查的过程中,有遇到什么印象深刻的事情吗?
茅明睿:有一个成年视障志愿者使用雷达波传感器的方式给我留下深刻印象。本身,我们是希望志愿者严肃地使用传感器进行调研,但我没想到他拿到传感器会这么开心,他会拿着传感器,到处找我们在哪里。尽管这并不是有效数据,但我觉得这个传感器能帮助视障人士通过无接触式的方法来感知周围的世界。
茅明睿:有些智慧社区太想当然,恨不得用人脸识别解决所有问题
南都:除了“智能盲杖”,你们还开发或使用了什么智能设备吗?
茅明睿:我们还通过安装传感器的方式,将双井街道的城管执法车变成了移动监测站。当执法车在街上巡逻时,传感器会每10秒回传一次数据,包括所在位置的空气质量、湿度、温度、噪音、异味。后台系统会通过算法处理这些数据,找出一些城市环境问题的发生规律和原因。比如,有些地方在某个时段会有异味,可能是因为道路上的餐馆、烧烤摊的煤烟处理不合格,或者是垃圾站异味控制问题。
尽管感知到的城市问题并不是都能得到解决,但至少我们能够甄别出哪些是通过基层的城市管理和执法手段能去解决的,或者哪些是需要通过空间设计、设施等来处理的。同时,这也有助于街道办事处在居民投诉之前,就发现并解决问题。
南都:我注意到,你们曾在公众号表示没有做人脸识别的计划,而是选择有节制的使用数据和技术,那你怎么看待人脸识别技术在智慧城市和社区建设方面的应用?
茅明睿: 在多数智慧城市和社区建设中,人脸识别技术主要是用于安防场景。但是,安防场景并不是智慧社区的全部需求,我也不认为使用了人脸识别的社区就是智慧社区,更不认为只要使用了该技术,社区就会变得更好。此外,人脸作为唯一的、不可更改的生物识别信息,如果社区发生信息泄露等情况,或许有人能得知业主是否在家,这到底是增加还是降低了社区的安全性?
之前我看到过另一个智慧社区项目,它利用人脸识别技术来识别是否有老年人在地上趴了很长时间,如果时间太长,后台系统就会报警。但事实上,这个场景可能在十年内都不会遇到一次。有时候,社区方面假想了太多想当然的场景,恨不得将视频相关的识别算法都当作一个锤子,将社区里所有事情都用这个“锤子”砸了。但其实我们可以用较低的成本,在不侵犯隐私的情况下,做更智慧的社区和城市。
南都:除了使用传感器的方式,你们还将隐私保护的理念应用到哪些实际操作中去?
茅明睿:双井街道也安装了许多摄像头,我们就想有没有可能将这些视频信息进行数据的活化,去挖掘这些数据更多的应用场景。
我们在双井的一个小微空间更新设计项目中就做了一次尝试。在改造前,我们需要先了解场地的日均使用人数、使用时间点和时长、使用目的等。因此,我们改造了该场地原有的摄像头,但并不是使用人脸识别技术,而是使用了目标检测算法。该算法能在通过标注和训练后,识别场地上的人数、使用者的年龄和停留时间等。
小微空间更新设计。受访者供图
使用目标检测算法的原因有二,一是该摄像头不足以支持人脸识别算法,二是我们主观上并没有任何动机去识别人脸,识别是谁在使用这个场地,是一个隐私问题,但识别有多少人在用,则是一个脱敏问题了。不过,还有一些信息是需要人工标注的,比如这个人的行为具体是在玩耍还是休息,这是目前的算法难以识别的。
另外,为了论证设计方案的好坏,我们还开发了多智能体模型,该模型能模拟我们输入的各类设计方案,比如人是怎么与场地互动的,停留时间是否会更长,以此判断哪个是最优方案。
最后,我们增加了功能分区、修建了无障碍坡道,将日照和绿化的角度也考虑到场地的设计中,我们还在场地中增加了识别异味、噪音等的传感器。
基于多智能体模型的小微空间设计仿真模拟。受访者供图
南都:在疫情期间,你们也参与到了一些社区街道的防疫工作中,请问具体有什么?
茅明睿:我们主要是负责设计社区的信息管理系统,比如社区人口的普查登记、写字楼的复工复产情况、外来返京人员信息登记。这项工作是较为简单而实用的、能支撑社区日常的管理任务。
更重要的是,这个信息管理系统能跟其他数据进行交叉分析。在未来,我们可以根据不同地方的人口特征来布设不同的设施,为老年人提供养老设施,为青年人提供更多的文化场所、健身设施。
南都:在智慧社区的建设方面,你觉得还需要注意什么?
茅明睿:我觉得还需要让居民加入到城市治理的过程中。我认为“智慧治理”和“共同治理”是治理好社区的两个重要部分。前者让社区决策和治理过程更科学,后者让这个过程更民主,这两个东西联合起来,我们的社区才会变得更好。
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